JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.15, No.2, DES 2022, pp. 279 - 291 p-ISSN : 1979-0414(print) e-ISSN :  2621-6256 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel
 page 279

## Pemeringkatan Penanganan Covid-19 di Kawasan Asia Menggunakan AHP-COPRAS
Taufan Cahya Laksana 1 , Setyawan Wibisono 2 1 Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang Jl. Trilomba Juang  No. 1, Semarang, 024-8451976, taufanlaksana46@gmail.com
2 Teknik Informatika, Universitas Stikubank Semarang Jl. Trilomba Juang  No. 1, Semarang, 024-8451976, setyawan@edu.unisbank.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 30 Sept  2022
Received in revised form Okt 2022 Accepted Nov 2022
Available online Des 2022

## ABSTRACT
In this study, a ranking of the handling of Covid-19 in  Asian  countries  was  carried  out  using  the  AHP- COPRAS  hybrid  method.  The  ranking  process  uses the  COPRAS  (Complex  Proportional  Assessment) method, while the determination of the weight value uses  subjective  weighting  but  the  criteria  weights through  a  validation  process  using  pairwise comparison  which  is  part  of  the  AHP  (Analytical Hierarchy  Process)  method.  The  ranking  process uses si x assessment criteria : t est per population , to positive per test, positive per population, healed per positive,  died  per  positive,  active  per  positive.  The final result of the ranking shows that countries with high  death  cases  and  low  cure  cases  will  make  the country's  ranking  fall,  because  cases  of  death  and healing cases have the highest weight in their role in forming utility values.
Keywords: AHP-COPRAS, Asia, handling of Covid-19, rangking, pairwise comparison
p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256

## 1.   Pendahuluan
Sejak akhir tahun 2019 kemunculan virus Covid-19 keadaan dunia menjadi tidak stabil, karena berdampak pada semua sektor kehidupan tanpa terkecuali. Hampir setiap hari terjadi kasus infeksi akibat virus tersebut, efek terpapar virus ini menyebabkan hilangnya indra penciuman dan pengecap, mengalami sakit  kepala  hingga  yang  paling  fatal  adalah  kematian.  Cara  penyebaran  sangat  berbahaya  langsung menyerang  bagian  pernafasan,  dan mudah  menginfeksi  dengan melakukan  kontak  fisik  secara  langsung hingga  saat  ini  melalui  udara.  Pertama  kali  munculnya  Covid-19  berasal  dari  negara  China  tepatnya bagian  Wuhan.  Kasus  yang paling  tinggi akibat  virus ini  adalah negara  bagian  Asia, hampir  setiap hari terjadi kasus aktif karena penularan yang begitu sangat cepat menyebar. Masalah ini sudah sangat serius untuk  dihadapi  dunia,  maka  dari  itu  para  tenaga  medis  atau  kesehatan  melakukan  penanganan  kepada seseorang yang terpapar virus tersebut.
Varian  Covid-19  dari  awal  kemunculan  hingga  sekarang  terdapat  4  varian,  yaitu Alpha,  Beta, Delta dan yang terbaru adalah Omicron dari virus tersebut telah masuk ke Indonesia. Dari varian Covid- 19  di  atas  kecuali Omicron memiliki  gejala  yang  menimbulkan  hampir  sama  secara  signifikan  seperti demam, sesak nafas, hingga indra penciuman hilang. Tingkat penularannya mencapai 30-100% termasuk angka  yang  sangat  tinggi  dan  masa  pemulihan  ketika  terpapar  virus  tersebut  2  minggu  atau  sampai  1 bulan  lebih.  Kemudian Omicron masih  tergolong  virus  baru  yang  masuk  pada  bulan  Desember  2021. Orang yang terpapar Omicron tidak memiliki gejala-gejala berat seperti virus yang sebelumnya. Maka dari itu seluruh rumah sakit mengalami lonjakan pasien sehingga tidak dapat menampung para  korban. WHO ( World  Health  Organization )  menyatakan  untuk mengatasi  virus  berbahaya  tersebut mulai menerapkan wajib menggunakan masker, mencuci tangan menggunakan sabun, dan selalu menjaga jarak antar satu dengan yang lain. Diberlakukan untuk tidak keluar rumah apabila tidak mendesak karena kasus aktif yang masih tinggi terumata pada negara Asia. Dan ada efek buruk ketika hal itu diberlakukan yaitu para pekerja dari segala bidang mengalami penurunan pendapatan hingga tidak dipekerjakan lagi di perusahaan atau tempat tersebut.  Dampak nyata terjadi krisis  ekonomi di  seluruh dunia akibat covid-19 yang sangat berbahaya . Pada setiap negara di Asia masih memiliki keunggulan dan kekurangan mereka untuk mengatasi virus ini.
Berdasarkan  kasus  penyebaran  Covid-19  pada  beberapa  negara  Asia  yang  masih  tinggi,  maka penelitian  ini  akan  difokuskan  pada  pemeringkatan  negara  Asia  dalam  penanganan  Covid-19 menggunakan  metode  hibrid  COPRAS-AHP.  Dalam  menentukan  peringkat  penanganan  Covid-19  di negara Asia menggunakan metode COPRAS ( Complex Proportional Assessment ), sedangkan penentuan nilai  bobot  menggunakan  pembobotan  secara  subjektif  namun  bobot  kriteria  melalui  proses  validasi menggunakan pairwise  comparison yang  merupakan  bagian  dari  metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy Process ) [1] . Complex Proportional Assesment ( COPRAS ) adalah salah satu metode yang digunakan dalam penerapan sistem  pendukung  pengambilan keputusan  untuk melakukan  proses  analisis  terhadap  beberapa  alternatif yang berbeda, serta memprediksikan alternatif yang mendekati kesesuaian tingkat utilitas masing-masing alternatif.  Nilai  atribut  direpresentasikan  pada  suatu  interval  dengan  tujuan  peningkatan  akurasi  dalam pemeringkatan alternatif dengan berbasis pada kriteria yang menguntungkan dan kriteria yang merugikan [2], [3].
Kemudian Analytical Hierarchy Process ( AHP ) adalah suatu model fungsional dengan yang digambarkan sebagai sebuah hirarki, dengan masukan ditentukan secara subjektif berdasarkan persepsi manusia namun dengan  tetap memperhatikan nilai  kepantasan  secara  umum.  Masalah  yang  bersifat  kompleks  dan  tidak terstruktur  dipecah-pecah  dalam  bagian-bagian  yang  membentuk  suatu hirarki.  Kriteri-kriteria  diberikan secara subjektif nantinya akan menjadikan sebuah kontribusi relatif yang akan menentukan nilai kriteria objektif.  Matriks  perbandingan  berpasangan  digunakan  untuk  menghitung  tingkat  kepentingan  suatu kriteria dibandingkan dengan kriteria lain. Perbandingan berpasangan dirancang menggunakan tabel yang menunjukkan tingkat kepentingan suatu bobot kriteria terhadap bobot kriteria lain [4], [5].

## 2.   Metode
Pada penelitian ini, dilakukan suatu pemeringkatan penanganan Covid-19 di negara-negara Asia menggunakan  metode  hibrid  AHP-COPRAS.  Metode  AHP  digunakan  pada  bagian  awal  sebagai  proses perhitungan  konsistensi  dan  validasi  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan  secara  subjektif.  Metode

## 281
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Pemeringkatan Penanganan Covid-19 di Kawasan Asia Menggunakan AHP-COPRAS (Taufan Cahya Laksana)
COPRAS  digunakan  sebagai  metode  untuk  melakukan  analisis  alternatif  serta  digunakan  sebagai  dasar dalam  memprediksikan  alternatif  dengan  berdasar  nilai  utilitas  setiap  alternatif,  dengan  nilai  kualitatf yang terkandung dalam atribut digunakan dalam peningkatan akurasi pada proses pengambilan keputusan [6].
Data  dasar  penanganan  Covid-19  negera-negara  Asia  diperoleh  secara  sekunder  melalui pengunduhan data dari worldometer.com pada tanggal 18 Juni 2022. Pada saat koleksi data melalui web worldometer,  ada  beberapa  negara  yang  tidak  tersedia  data  penanganan  Covid-19,  sehingga  pada penelitian  ini  hanya  negara  Asia  yang  tercatat  datanya  pada  tanggal  18  Juni  2022  yang  dilakukan pemeringkatan pada penelitian ini.
Dari semua data negara Asia yang tercatat, maka semua negera Asia dijadikan sebagai alternatif pemeringkatan.  Dasar  pemeringkatan  berasal  dari  beberapa  kriteria  penilaian.  Kriteria  penilaian ditentukan  secara  subjektif  namun  tetap  mengedepankan  asas  kepantasan  dalam  penilaian  penanganan Covid-19. Dalam penelitian ini kriteria yang menjadi dasar pemeringkatan adalah:
1. Jumlah total tes berbanding jumlah penduduk dalam satu negera.
2. Jumlah total kasus positif dibandingkan jumlah total tes yang dilakukan.
3. Jumlah total kasus positif dibandingkan jumlah total penduduk.
4. Jumlah total kasus sembuh dibandingkan jumlah total kasus positif.
5. Jumlah total kasus meninggal dibandingkan jumlah total kasus positif.
6. Jumlah total kasus aktif pada saat koleksi data.
Masing-masing kriteria diberikan bobot subjektif yang mencerminkan tingkat kepentingan suatu kriteria  terhadap  hasil  pemeringkatan.  Kriteria-kriteria  kemudian  dikonfigurasikan  dalam  suatu  matriks perbandingan berpasangan, mengacu pada metode AHP. Hasil bobot kriteria dicek tingkat konsistensi dan validasinya.  Jika  telah  memenuhi  tingkat  konsistensi  dan  valid,  maka  akan  diperoleh  suatu  nilai  bobot kriteria yang akan diimplementasikan pada sistem pemeringkatan ini.
Kriteria  akan dikelompokkan  dalam  2  kategori  yaitu  kriteria  yang menguntungkan  dan  kriteria yang  merugikan,  yang  dijadikan  sebagai  dasar  penyusunan  tabel  alternatif  dan  kriteria.  Tabel  alternatif dan  kriteria  membutuhkan  proses  normalisasi  untuk  menghasilkan  matriks  keputusan  ternormalisasi. Gabungan  matriks  keputusan  ternormalisasi  dan  kriteria  yang  telah  mendapat  bobot  dari  proses  AHP, maka  dibuat  matriks  keputusan  terbobot.  Matriks  keputusan  terbobot  akan  menjadi  dasar  dalam perhitungan  maksimal  indeks  dan  minimal  indeks  untuk  setiap  alternatif,  sehingga  akan  menghasilkan bobot relatif setiap alternatif. Bobot relatif setiap alternatif akan menjadi dasar dalam perhitungan utilitas kuantitatif setiap alternatif. Dari nilai utilitas kuantitatif inilah yang diambil sebagai hasil pemeringkatan penanganan Covid-19 di negara Asia. Nilai utilitas kuantitatif paling tinggi sebesar 100 persen, dan akan menjadi  negara  dengan  penanganan  Covid-19  terbaik.  Langkahk-langkah  perhitungan  pemeringkatan dapat terlihat pada gambar 1.
p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256

## Gambar 1. Alur Perancangan Sistem
Data dasar penanganan Covid-19 di negara-negara Asia diperoleh secara kumulatif pada  18 Juni 2022.  Data  mentah  akan  dilakukan  proses  pembersihan,  yaitu  data  negara-negara  yang  tidak  lengkap dalam  penyajiannya  akan  dibuang.  Data  yang  lengkap  kemudian  akan  dipilih  data-data  yang  dianggap penting  dalam  proses  pemeringkatan.  Data-data  yang  dianggap  penting  akan  dijadikan  sebagai  kriteria dalam penilaian pemeringkatan. Pada tabel 1 diperlihatkan data set yang berisi data nama negara, jumlah penduduk,  jumlah tes,  jumlah kasus  positif,  jumlah  kasus  sembuh,  jumlah  kasus  meninggal  dan  jumlah kasus aktif pada saat data diambil.
Tabel 1. Data Dasar Penanganan Covid-19 di Kawasan Asia
No Nama Negara Jumlah Penduduk Jumlah Tes Kasus Positif Kasus Sembuh Kasus Meninggal Kasus Aktif 1 India 1.406.532.404  856.910.352  43.283.793  42.690.845 524.840 68.108

## 283
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Pemeringkatan Penanganan Covid-19 di Kawasan Asia Menggunakan AHP-COPRAS (Taufan Cahya Laksana)
2 Korea Selatan 51.355.441 15.804.065  18.270.481  18.079.222 24.427 166.832 3 Turki 86.113.509  162.743.369  15.085.742  14.986.340 98.996 406 4 Vietnam 99.050.998 85.823.796  10.736.408 9.591.486 43.083  1.101.839 5 Jepang 125.719.679 55.377.876 9.123.102 8.948.542 31.003 143.557 6 Iran 86.094.962 52.298.398 7.234.523 7.060.097 141.361 33.065 7 Indonesia 279.178.840 99.937.274 6.065.644 5.901.639 156.679 7.326 8 Malaysia 33.176.806 60.522.048 4.536.795 4.475.438 35.731 25.626 9 Thailand 70.142.391 17.270.775 4.497.152 4.445.392 30.448 21.312 10 Israel 9.326.000 41.373.364 4.220.532 4.160.530 10.882 49.120 11 Philippina 112.432.771 30.521.226 3.695.068 3.630.772 60.467 3.829 12 Taiwan 23.901.048 20.111.468 3.244.453 1.887.384 5.049  1.352.020 13 Irak 41.987.029 18.671.982 2.331.487 2.303.954 25.226 2.307 14 Bangladesh 167.897.465 14.214.805 1.955.427 1.905.711 29.131 20.585 15 Yordania 10.401.182 16.834.239 1.697.271 1.682.962 14.068 241 16 Pakistan 229.277.892 28.820.013 1.531.824 1.498.217 30.383 3.224 17 Singapura 5.940.303 23.877.882 1.360.780 1.276.816 1.402 82.562 18 Kazakhstan 19.215.846 11.575.012 1.305.917 1.292.140 13.663 114 19 Hong Kong 7.615.903 50.415.048 1.224.132 1.198.272 9.393 16.467 20 Lebanon 6.765.706 4.795.578 1.102.774 1.087.587 10.448 4.739 21 Nepal 30.161.394 5.738.257 979.333 967.277 11.952 104 22 UEA 10.124.049  166.525.927 924.434 905.176 2.306 16.952 23 Azerbaijan 10.317.864 6.901.005 792.919 783.019 9.715 185 24 Saudi Arabia 35.873.923 43.074.394 783.076 764.094 9.183 9.799 25 Sri Lanka 21.588.784 6.486.117 663.984 646.990 16.520 474 26 Kuwait 4.394.056 8.166.589 638.327 632.230 2.555 3.542 27 Myanmar 55.122.962 8.307.045 613.474 592.480 19.434 1.560 28 Bahrain 1.817.184 9.935.013 602.465 591.206 1.491 9.768 29 Palestina 5.333.248 3.078.533 582.890 577.303 5.356 231 30 Armenia 2.974.071 3.109.931 423.006 412.661 8.629 1.716 31 Oman 5.360.514 25.000.000 389.758 384.669 4.260 829 32 Qatar 2.807.805 3.604.442 374.591 370.596 678 3.317 33 Uzbekistan 34.417.594 1.377.915 239.525 237.599 1.637 289 34 China 1.439.323.776  160.000.000 225.207 219.067 5.226 914 35 Kyrgyzstan 6.734.646 1.907.195 201.016 196.406 2.991 1.619 36 Afghanistan 40.642.278 990.060 181.574 163.717 7.713 10.144 37 Maldives 559.157 2.213.831 179.979 163.687 299 15.993 38 Brunei 445.669 717.784 155.793 152.018 225 3.550 39 Kamboja 17.171.367 2.981.409 136.262 133.206 3.056 0 40 Bhutan 778.220 2.303.734 59.644 59.616 21 7
p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256
41 Suriah 18.331.750 146.269 55.913 52.743 3150 20 42 Timor-Leste 1.367.540 268.125 22.928 22.774 133 21 43 Yaman 31.110.179 265.253 11.823 9.108 2.149 566

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1.   Negara di Asia
Langkah awal dalam penelitian ini adalah menentukan negara-negara di Asia yang memilik data penanganan Covid-19 secara lengkap. Data penanganan Covid-19 diperoleh melalui koleksi data melalui situs  worldometer  yang  memberikan  data  yang  berkaitan  langsung  dengan  penanganan  Covid-19  di negara-negara  seluruh  dunia.  Pada  tahap  awal  ini  negara-negara  Asia  dijadikan  sebagai  alternatif pemeringkatan seperti terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Alternatif Kode Alternatif Negara Kode Alternatif Negara Kode Alternatif Negara A1 India A16 Pakistan A31 Oman A2 Korea Selatan A17 Singapura A32 Qatar A3 Turki A18 Kazakhstan A33 Uzbekistan A4 Vietnam A19 Hong Kong A34 China A5 Jepang A20 Lebanon A35 Kyrgyzstan A6 Iran A21 Nepal A36 Afghanistan A7 Indonesia A22 UEA A37 Maldives A8 Malaysia A23 Azerbaijan A38 Brunei A9 Thailand A24 Saudi Arabia A39 Kamboja A10 Israel A25 Sri Lanka A40 Bhutan A11 Philippina A26 Kuwait A41 Suriah A12 Taiwan A27 Myanmar A42 Timor-Leste A13 Irak A28 Bahrain A43 Yaman A14 Bangladesh A29 Palestina A15 Yordania A30 Armenia
3.2.   Kriteria
Kriteria  adalah  data  yang  akan  menjadi  dasar  penentuan  parameter  pada  pemeringkatan penanganan  Covid-19  di  negara-negara  Asia.  Pada  proses  penentuan  kriteria  akan  sekaligus  ditentukan tingkat kepentingan masing-masing kriteria dalam memberikan peran penilaian dalam penanganan Covid- 19  di  setiap  negera  Asia.  Tingkat  kepentingan  ditentukan  secara  subjektif  namun  dengan  tetap mempertimbangkan tingkat kepantasan dalam pandangan umum [7]. Pengelompokan kriteria berdasarkan tingkat kepentingan diperlihatkan pada tabel 3.
Tabel 3. Kriteria
Kode Kriteria Tingkat Kepentingan C1 TPJP (Tes Per Jumlah Penduduk) Penting C2 PPT (Positif Per Tes) Lebih Penting C3 PPJP (Positif Per Jumlah Penduduk) Lebih Penting

## 285
JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS p-ISSN : 1979-0414   e-ISSN :  2621-6256.
Pemeringkatan Penanganan Covid-19 di Kawasan Asia Menggunakan AHP-COPRAS (Taufan Cahya Laksana)
C4 SPP (Sembuh Per Positif) Paling Penting C5 MPP (Meninggal Per Positif) Paling Penting C6 APP (Aktif Per Positif) Sangat Penting
3.3.   Kriteria berdasarkan Jenis Kriteria
Secara umum kriteria-kriteria yang telah ditentukan akan dibedakan dalam dua tipe kriteria yaitu kriteria yang menguntungkan dan kriteria yang merugikan. Kriteria yang menguntungkan dapat dipahami sebagai kriteria yang jika nilainya semakin tinggi akan semakin baik dalam memberikan dampak terhadap hasil pemeringkatan. Kriteria yang merugikan dapat dipahami secara sederhana sebagai kriteria yang jika nilainya  semakin  tinggi  akan  semakin  buruk  dalam  memberikan  dampak  terhadap  hasil  pemeringkatan. Pada  tabel  4  diperlihatkan  kelompok  kriteria  yang  dinilai  sebagai  kriteria  yang  menguntungkan  dan kriteria yang dinilai sebagai kriteria yang merugikan.
Tabel 4. Kriteria Berdasar Jenis Kode Kriteria Kelompok Kriteria C1 TPJP (Tes Per Jumlah Penduduk) Menguntungkan C2 PPT (Positif Per Tes) Merugikan C3 PPJP (Positif Per Jumlah Penduduk) Merugikan C4 SPP (Sembuh Per Positif) Menguntungkan C5 MPP (Meninggal Per Positif) Merugikan C6 APP (Aktif Per Positif) Merugikan
3.4.   Kandidat Alternatif
Pada tahap penentuan kandidat alternatif, secara mudah dapat ditentukan dengan menghitung nilai setiap kriteria  untuk  setiap  negara  berdasarkan  data  dasar  penanganan  Covid-19  pada  tabel  1.  Dilanjutkan dengan  mengkonstruksikan tabel  yang  merepresentasikan hubungan antara  alternatif  dan  semua  kriteria, seperti diperlihatkan pada tabel 5.
Tabel 5. Kandidat Alternatif Pemeringkatan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,60923613  0,05051146  0,03077341  0,98630092  0,01212555  0,001573522 A2 0,30773886  1,15606213  0,35576524  0,98953180  0,00133697  0,009131232 A3 1,88987037  0,09269651  0,17518438  0,99341086  0,00656222  2,69128E-05 A4 0,86646069  0,12509827  0,10839273  0,89336080  0,00401279  0,102626409 A5 0,44048693  0,16474272  0,07256702  0,98086616  0,00339830  0,015735547 … … … … … … … … … … … … … … A41 0,00797900  0,38226145  0,00305006  0,94330478  0,05633752  0,000357699 A42 0,19606373  0,08551235  0,01676587  0,99328332  0,00580077  0,000915911 A43 0,00852624  0,04457254  0,00038004  0,77036285  0,18176436 0,04787279

## 3.5. Matriks Keputusan dan Normalisasi
Berdasarkan nilai yang dihasilkan pada tabel 5, maka dapat dihitung nilai total setiap kriteria untuk semua negara. Pada langkah ini dihasilkan matriks keputusan sebagai berikut:
0,60923613  0,05051146 0,03077341 0,98630092  0,01212555  0,001573522 0,30773886  1,15606213 0,35576524 0,98953180  0,00133697  0,009131232 1,88987037  0,09269651 0,17518438 0,99341086  0,00656222  2,69128E-05 0,86646069  0,12509827 0,10839273 0,89336080  0,00401279  0,102626409 X = 0,44048693  0,16474272 0,07256702 0,98086616  0,00339830  0,015735547 … … … … … … … … … … … … 0,00797900  0,38226145 0,00305006 0,94330478  0,05633752  0,000357699 0,19606373  0,08551235 0,01676587 0,99328332  0,00580077  0,000915911 0,00852624  0,04457254 0,00038004 0,77036285  0,18176436 0,04787279 TOTAL  70,15369736  5,76385394 4,54471396  41,33967582  0,69165881 0,96866537
Dilanjutkan dengan normalisasi pada matriks keputusan di atas, di mana hasil normalisasi berupa matriks ternormalisasi seperti diperlihatkan pada tabel 6.
Tabel 6. Normalisasi Data Kandidat Alternatif Pemeringkatan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,008684305  0,008763487  0,006771253  0,023858458  0,017531122  0,001624423 A2 0,004386638  0,200571031  0,078281108  0,023936613  0,001932984  0,009426611 A3 0,026938999  0,016082383  0,038546845  0,024030446  0,009487659  2,77834E-05 A4 0,012350891  0,021703927  0,023850286  0,021610252  0,005801697  0,105946194 A5 0,006278884  0,028582043  0,015967345  0,023726992  0,004913255  0,016244564 … … … … … … … … … … … … … … A41 0,000113736  0,066320461  0,000671123  0,022818388  0,081452768  0,000369269 A42 0,002794774  0,014835968  0,003689093  0,024027361  0,008386747  0,000945539 A43 0,000121537  0,007733114  8,36216E-05  0,018634951  0,262794829  0,049421391
Pemeringkatan Penanganan Covid-19 di Kawasan Asia Menggunakan AHP-COPRAS (Taufan Cahya Laksana)
3.6. Perbandingan Berpasangan (Pairwise Comparison)
Perbandingan  berpasangan  adalah  suatu  proses  mengkonstruksikan  suatu  matriks  untuk merepresentasikan tingkat kepentingan  suatu  kriteria  terhadap  kriteria  yang  lain.  Tingkat  kepentingan  dan nilai bobot masing-masing kriteria ditentukan sebagai berikut:
1. Tes Per Jumlah Penduduk (TPJP) didefinisikan dengan tingkat kepentingan = “Penting” dan ditentukan sebagai nilai bobot subjektif 1
2. Positif  Per  Tes  (PPT)  didefinisikan  dengan  tingkat  kepentingan  =  “Lebih  Penting”  dan  ditentukan sebagai nilai bobot subjektif 3
3. Positif Per Jumlah Penduduk (PPJP)  didefinisikan dengan tingkat kepentingan = “Lebih Penting” dan ditentukan sebagai nilai bobot 3
4. Aktif  Per  Positif  (APP)  didefinisikan  dengan  tingkat kepentingan =  “Sangat  Penting”  dan  ditentukan sebagai nilai bobot 5
5. Sembuh Per Positif (SPP) didefinisikan dengan tingkat kepentingan = “Paling Penting” dan ditentukan sebagai nilai bobot 7
6. Meninggal  Per  Positif  (MPP)  didefinisikan  dengan  tingkat  kepentingan  =  “Paling  Penting”  dan ditentukan sebagai nilai bobot 7
Sehingga dihasilkan matriks perbandingan berpasangan seperti terlihat pada tabel 9.
Tabel 7. Perbandingan Berpasangan MPP SPP APP PPT PPJP TPJP MPP 1 1 3 5 5 7 SPP 1 1 3 5 5 7 APP 0,333 0,333 1 3 3 5 PPT 0,2 0,2 0,333 1 1 3 PPJP 0,2 0,2 0,333 1 1 3 TPJP 0,143 0,143 0,2 0,333 0,333 1
3.7.   Bobot Kriteria
Berdasarkan  konstruksi  matriks  perbandingan  berpasangan,  maka  dicari  hasil  perkalian  setiap bobot  pada  setiap  kriteria  setiap  baris.  Berikutnya  adalah  proses  perhitungan eigen maksimum,  indeks konsistensi, dan konsistensi rasio. Nilai bobot  yang dihasilkan dapat dikatakan valid jika konsistensi rasio di  bawah  nilai  0,1.  Bobot  valid  pada  masing-masing  kriteria  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Bobot Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot C1 TPJP (Tes Per Jumlah Penduduk) 0,032860979 C2 PPT (Positif Per Tes) 0,069330649 C3 PPJP (Positif Per Jumlah Penduduk) 0,069330649 C4 SPP (Sembuh Per Positif) 0,336724838 C5 MPP (Meninggal Per Positif) 0,336724838 C6 APP (Aktif Per Positif) 0,155028045

## 3.8.   Matriks Keputusan Berbobot Normal
Ketika  bobot  setiap  kriteria  terlah  didapatkan,  maka  dapat  dihitung  matrik  keputusan  berbobot ternormalisasi.  Untuk  mendapatkan  nilai-nilai  pada  matriks  keputusan  berbobot  normal,  maka  dilakukan perkalian  antara  nilai  pada  kandidat  alternatif  pemeringkatan  dengan  bobot  setiap  kriteria.  Hasil  matriks keputusan berbobot ternormalisasi dapat dilihat pada matriks di bawah ini.
0,000285375  0,000607578  0,000469455  0,008033735  0,005903164  0,000251831 0,000144149  0,013905720 0,00542728  0,008060052  0,000650884  0,001461389 0,000885242  0,001115002  0,002672478  0,008091648 0,00319473  4,30721E-06 0,000405862  0,001504747  0,001653556  0,007276708  0,001953575  0,016424631 Dij = 0,00020633  0,001981612  0,001107026  0,007989468  0,001654415  0,002518363 … … … … … … … … … … … … 3,73748E-06  0,004598041  4,65294E-05  0,007683518 0,02742717  5,72471E-05 9,1839E-05  0,001028587  0,000255767  0,008090609  0,002824026  0,000146585 3,99381E-06  0,000536142  5,79754E-06  0,006274851  0,088489546  0,007661702 Max Min Min Max Min Min
3.9. Kriteria Menguntungkan (S+i) dan Kriteria Merugikan (S-i)
Dengan  mendasarkan  pada  nilai  pada  matriks  keputusan  berbobot  ternormalisasi,  maka  dapat dihitung  nilai  kriteria  yang  menguntungkan  dan  kriteria  yang  merugikan.  Perhitungan  kriteria  mengacu pada  kriteria  yang  berada  pada  setiap  kolom  matriks  keputusan  berbobot  ternormalisasi.  Kolom  yang bertanda Max dikelompokkan sebagai kriteria yang menguntungkan (S+i), sedangkan kolom yang bertanda Min  dikelompokkan  sebagai  kriteria  yang  merugikan  (S-i).  Kriteria  yang  termasuk  dalam  kelompok kriteria  menguntungkan  adalah  C1dan  C4,  sedangkan  kriteria  yang  termasuk  dalam  kelompok    kriteria merugikan  adalah  C2,  C3,  C5  dan  C6.  Dari  hasil  perhitungan  ini,  masing-masing  kandidat  akan mendapatkan nilai S+i (menguntungkan) dan nilai S-i (merugikan), seperti terlihat pada tabel 9.
Tabel 9. Jenis Kriteria Setiap Alternatif Alternatif S+i S-i A1 0,00831911 0,007232029 A2 0,008204201 0,021445273 A3 0,00897689 0,006986517 A4 0,007682571 0,021536510 A5 0,008195798 0,007261416 … … … … … … A41 0,007687256 0,032128987 A42 0,008182448 0,004254966 A43 0,006278845 0,096693187 Total 0,369586 0,630414182
3.10.  Rasio Relatif (Qi)
Dengan berdasarkan nilai dari hasil perhitungan nilai S+i dan S-i, maka besaran rasio relatif pada setiap  alternatif  dapat  ditemukan.  Besaran  nilai  rasio  relatif  pada  masing-masing  alternatif  akan  menjadi dasar  dalam  perhitungan  pemeringkatan  dengan  mencari  nilai  rangking  pada  setiap  alternatif,  seperti terlihat pada tabel 10
Tabel 10. Rasio Relatif Setiap Alternatif
Alternatif Kode Rasio Relatif Nilai Rasio Relatif A1 Q1 0,026126974 A2 Q2 0,01420958
Pemeringkatan Penanganan Covid-19 di Kawasan Asia Menggunakan AHP-COPRAS (Taufan Cahya Laksana)
A3 Q3 0,027410536 A4 Q4 0,013662509 A5 Q5 0,025931593 … … … … … … A41 Q41 0,011695692 A42 Q42 0,038449904 A43 Q43 0,007610759 Total 1 Max Qi 0,086609258
3.11.  Nilai Utilitas
Besaran nilai  utilitas  didapat dari nilai rasio  relatif  setiap  alternatif  dibagi nilai nilai rasio relatif tertinggi kemudian dibagi dengan 100. Nilai utilitas pada masing-masing alternatif diperlihatkan pada tabel 11.
Tabel 11. Utilitas pada Setiap Alternatif Alternatif Kode Utilitas Nilai Utilitas (Ui) A1 U1 30,16649149 A2 U2 16,40653709 A3 U3 31,64850536 A4 U4 15,77488234 A5 U5 29,940902 … … … … … … A41 U41 13,50397381 A42 U42 44,39468172 A43 U43 8,787465412
3.12.  Pemeringkatan Penanganan Covid-19 di Negara Asia
Hasil akhir dari penelitian ini adalah pemeringkatan penanganan Covid-19 di negara-negara Asia. Hasil pemeringkatan disajikan dalam bentuk nilai prosentase pada setiap alternatif yang merujuk pada satu nama negara. Nilai utilitas paling tinggi sebesar 100% yang berarti nilai paling tinggi, menunjukkan tingkat penanganan  Covid-19  yang  paling  baik.  Representasi  pemeringkatan  ditampilkan  diurutkan  dari  nilai utilitas tertinggi diikut nilai utilitas yang lebih kecil, seperti terlihat pada tabel 12.
Tabel 12. Peringkat Penanganan Covid-19 Negara di Asia
Peringakat Kode Alternatif Negara Nilai Utilitas 1 A40 Bhutan 100,00% 2 A22 Uni Emirat Arab 44,62% 3 A42 Timor-Leste 44,39% 4 A32 Qatar 36,63% 5 A33 Uzbekistan 35,36% 6 A26 Kuwait 35,13%
7 A31 Oman 33,17% 8 A3 Turki 31,65% 9 A1 India 30,17% 10 A19 Hong Kong 30,01% 11 A5 Jepang 29,94% 12 A8 Malaysia 29,51% 13 A18 Kazakhstan 29,45% 14 A15 Yordania 29,36% 15 A13 Irak 28,66% 16 A24 Saudi Arabia 27,82% 17 A28 Bahrain 27,70% 18 A9 Thailand 27,64% 19 A29 Palestina 27,16% 20 A23 Azerbaijan 27,03% 21 A21 Nepal 26,87% 22 A10 Israel 24,89% 23 A11 Philippina 24,12% 24 A35 Kyrgyzstan 23,84% 25 A20 Lebanon 23,75% 26 A16 Pakistan 23,12% 27 A14 Bangladesh 23,02% 28 A38 Brunei 22,14% 29 A39 Kamboja 22,12% 30 A34 China 21,64% 31 A17 Singapura 21,33% 32 A6 Iran 20,78% 33 A7 Indonesia 20,10% 34 A30 Armenia 20,08% 35 A25 Sri Lanka 20,00% 36 A27 Myanmar 17,97% 37 A37 Maldives 17,80% 38 A2 Korea Selatan 16,41% 39 A4 Vietnam 15,77% 40 A41 Suriah 13,50% 41 A36 Afghanistan 13,16% 42 A43 Yaman 8,79% 43 A12 Taiwan 8,01%

## 4.   Kesimpulan
Penggabungan  dua  metode  AHP-COPRAS  dimungkinkan  untuk  mencari  nilai  pemeringkatan penanganan Covid-19 di negara-negara Asia. Proses pemberian nilai bobot dan validasi bobot pada setiap kriteria  menggunakan  AHP,  khususnya  pada  bagian  perbandingan  berpasangan,  sedangkan  untuk
Pemeringkatan Penanganan Covid-19 di Kawasan Asia Menggunakan AHP-COPRAS (Taufan Cahya Laksana)
pemeringkatan menggunakan metode COPRAS.
Proses  pemeringkatan menggunakan   enam  kriteria  penilaian  yaitu:  1)  Tes  Per  Jumlah  Penduduk dengan bobot 0,032860979; 2) Positif Per Tes dengan bobot 0,069330649; 3) Positif Per Jumlah Penduduk dengan  bobot  0,069330649;  4)  Sembuh  Per  Positif  dengan  bobot  0,336724838;  5)  Meninggal  Per  Positif dengan bobot 0,336724838; 6) Aktif Per Positif dengan bobot 0,155028045.
Pada hasil akhir pemeringkatan menunjukkan bahwa negara dengan kasus meninggal yang tinggi dan  kasus  kesembuhan  yang  rendah  akan  menjadikan  peringkat  negera  tersebut  jatuh  dalam  prosentase utilitas yang rendah, hal ini disebabkan kriteria kasus meninggal dan kasus kesembuhan mempunyai bobot yang  paling  tinggi  dalam  perannya  membentuk  nilai  utilitas.  Sebaliknya  negara  dengan  kasus  meninggal yang  rendah  dan  kasus  kesembuhan  yang  tinggi  akan  menyebabkan  peringkat  yang  tinggi  dalam  daftar pemeringkatan.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Amanaturohim  dan  S.  Wibisono,  “Penentuan  Parameter  Terbobot  Menggunakan  Pairwise Comparison Untuk CBR Deteksi Dini,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 5, hal. 280–294, 2021.
[2] G.  Ginting,  S.  Alvita,  Mesran,  A.  Karim,  M.  Syahrizal,  dan  N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Complex Proportional  Assessment  (  COPRAS  )  Dalam  Penentuan  Kepolisian  Sektor  Terbaik,” J.  Sains Komput.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  hal.  616–631,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/254/236.
[3] M.  F.  Ridhwan,  I.  L.  Sardi,  dan  S.  Y.  Puspitasari,  “Rekomendasi  Pemilihan  Tempat  Usaha Makanan dengan Metode COPRAS di Kecamatan Jambangan,” e-Proceeding  Eng. ,  vol.  6, no.  2, hal. 9491–9503, 2019.
[4] T. L. Saaty, “Decision making with the Analytic Hierarchy Process,” Int. J. Serv. Sci. , vol. 1, no. 1, hal. 83–98, 2008, doi: 10.1504/ijssci.2008.017590.
[5] R. W. Saaty, “The analytic hierarchy process-what it is and how it is used,” Math. Model. , vol. 9, no. 3–5, hal. 161–176, 1987, doi: 10.1016/0270-0255(87)90473-8.
[6] M.  Imrona,  A.  A.  Budiutama,  E.  Darwiyanto,  dan  D.  Handayani,  “Penerapan  Metode  AHP  dan COPRAS-G  untuk  Menentukan  Prioritas  Perbaikan  Drainase  Pada  Jalan  Nasional  Di  Kota Bandung,” Ind. J. Comput. , vol. 4, no. March, hal. 65–74, 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.1.261.
[7] S.  Wibisono,  W.  Hadikurniawati,  H.  Februariyanti,  dan  M.  S.  Utomo,  “An  improvement  of similarity  in  case  based  reasoning  using  subjective-generalized  weight  for  traditional  Indonesian cuisine,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 98, no. 5, hal. 864–875, 2020.